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Enregistrement W2060555562 · doi:10.1186/1746-4269-5-29

Enhancing innovation between scientific and indigenous knowledge: pioneer NGOs in India

2009· article· en· W2060555562 sur OpenAlex
Maria-Costanza Torri, Julie Laplante

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnobiology and Ethnomedicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIndigenous Knowledge Systems and Agriculture
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of OttawaThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional knowledgeCapacity buildingIndigenousKnowledge managementSociology of scientific knowledgeSocial capitalTamilParticipant observationEthnomedicinePublic relationsBusinessSociologyPolitical scienceEconomic growthSocial scienceEcologyComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Until recently, little attention has been paid to local innovation capacity as well as management practices and institutions developed by communities and other local actors based on their traditional knowledge. This paper doesn't focus on the results of scientific research into innovation systems, but rather on how local communities, in a network of supportive partnerships, draw knowledge for others, combine it with their own knowledge and then innovate in their local practices. Innovation, as discussed in this article, is the capacity of local stakeholders to play an active role in innovative knowledge creation in order to enhance local health practices and further environmental conservation. In this article, the innovative processes through which this capacity is created and reinforced will be defined as a process of "ethnomedicine capacity". METHODS: The field study undertaken by the first author took place in India, in the State of Tamil Nadu, over a period of four months in 2007. The data was collected through individual interviews and focus groups and was complemented by participant observations. RESULTS: The research highlights the innovation capacity related to ethnomedical knowledge. As seen, the integration of local and scientific knowledge is crucial to ensure the practices anchor themselves in daily practices. The networks created are clearly instrumental to enhancing the innovation capacity that allows the creation, dissemination and utilization of 'traditional' knowledge. However, these networks have evolved in very different forms and have become entities that can fit into global networks. The ways in which the social capital is enhanced at the village and network levels are thus important to understand how traditional knowledge can be used as an instrument for development and innovation. CONCLUSION: The case study analyzed highlights examples of innovation systems in a developmental context. They demonstrate that networks comprised of several actors from different levels can synergistically forge linkages between local knowledge and formal sciences and generate positive and negative impacts. The positive impact is the revitalization of perceived traditions while the negative impacts pertain to the transformation of these traditions into health commodities controlled by new elites, due to unequal power relations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle